StableDiffusion基本功能解释

StableDiffusion基本功能

介绍SDWbeUI的页面布局、快捷栏设置、VAE简介、图片信息、描述语、模型选择管理、模版风格、采样方法、步数/面部/平铺、高清修复、批次与数量、CFGscale、随机种子、差异随机种子、模型选择。首先需要安装中英双语插件，方便我们识别请看这篇文章：中文汉化

开启VAE

首先我们需要加载VAE选项，就需要在设置中把这个功能打开。VAE的功能是一张图片生成出来的一个滤镜或光影的感觉。有些图画出来是雾蒙蒙的感觉，就是没有加载VAE的内容导致的。有些人画的图雾蒙蒙的就是没有它。如下图所示，左边是没有加载VEA，右侧是加载了的。

同时我们在civitai下载模型的时候，也有下载VAE选项，我们也要下载。如果没有就是被内置进去了，我们就不用下载了。（大部分是内置的）

VAE模型的路径是 \models\VAE

点击设置–用户界面–快捷设置列表 填写如下内容

sd_model_checkpoint,sd_vae

填写好后，点击应用设置–重新加载

重新启动后，我们就可以看到顶部的VAE选项已经出现了。

功能介绍

文生图：顾名思义，通过文字生成图片

图生图：添加参考图根据要求再生成图片

高清化：放大图片像素或批量处理图片的功能

图片信息：可以把别人的图拖进去获取到图片提示词信息，前提必需是别人没有处理掉信息且还是SD生成的图片。自己做的图也能拖进去获取到图片信息。

混合模型：可以把两个模型合成一个，变成混合模型

正向描述语和反向描述语：正向代表想要的图片效果，反向代表不想要的图片效果。它和Midjourney的prompt很像，输入关键词即可，和ChatGPT的提示词不同，它是没有语言前后判断，只需要输入单词就可以。

提示词规则

逗号：每个词语用英文逗号间隔，

括号：代表权重(blurry background) 一个括号代表1.1倍权重，（(blurry background) ）两个代表1.1*1.1倍权重，通常都会这样表示权重倍数(blurry background:1.2) 直接书写权重值，后面加了:1.2 就直接表示1.2倍权重了。

功能解释

信息框按钮

这个箭头图标代表读取你上一张图片信息提示词

垃圾桶是清空提示词的意思，点击后直接清空左侧输入的提示词信息

这个相当于是一个模型图形选择页面，可以自由管理模型的分类方便整理选择，适合模型非常多且乱的情况，就可以在里面管理我们的模型文件了。

这个是重新加载输入框

当你想保存自己的基础提示词模版的时候，就可以点击保存一下。在下方的模版预设中选择你之前保存的提示词信息后，它就会按照你之前的基础上进行生成了。例如，我每次都是要生成的词是1girl反向是worst quality那么我就可以保存一下，下次直接选择这些基础的模版提示词进行生成图像了，节省了我们每次得输入大量基础的提示词的疼点问题。

当你保存后，它会在你的根目录中，是一个.csv文件，如果想要修改里面的内容，请用记事本的方式打开修改。

采样方法

它是不同的生成模式，需要自己对比看效果。

采样步数/Sampling steps：通过多少步骤把图画出来，一般情况设置20-30就够用了，除非你的描述语很复杂画面非常复杂，否则步数再多反而效果不好。

面部修复

面部修复：画写实人物的时候几乎是必选的，面部会画的更细致。画动漫二次元效果就不会很明显。选择后会占用一些显存。

平铺/分块：我很少用，因为效果不好，图片容易很奇怪。

高清修复

把你基础的图片，按照你的设置，进行放大倍率，再次按照你放大的图片再进行重绘。

高清算法/UPscaler:这个一般默认选一个，其他大家自己测试。它和前面说的采样样式有些类似，可以试试选择自己喜欢的就好。

高分辨率采样步数/Hiressteps：通常选择10-20即可。

重绘幅度：设置的越高，变化的越大，细节也会增加很多，设置的越少重绘幅度越小。

放大倍率：它是按照你原尺寸乘以这个倍数，设置的越高图片越精细，尺寸越大，算图的时间也会增长。

将宽度调整到和高度调整到：它和放大倍率是同一种功能，一个是用倍数一个具体参数，两个只能选择一种方式放大。

生成批次

代表生成多少次，和每次多少张。如果选择2次和两张图，那么加起来就是4张图，分两次生成，每次两张。

提示词引导

提示词引导：通常设置7-15左右。低于7图片会糊，高于15出现很多奇怪细节太多。

种子

每张图都有它的种子，你生成的图片也有它的种子，别人的也有。你复制别人的或者自己的种子放进去，就会生成类似的图片。但是它是和尺寸有关联得，尺寸对应不上种子之间就不会出现相似度。

随机种子有点像图片的DNA，而这个数值只有它自己能知道这个数值的图片分布情况。可以复制别人的，自己的图也能生成种子，通常种子是拿来绘制同一种场景布局时常会使用。种子的数值不同也会影响图片的布局情况。-1代表每次生成使用随机种子。

在图片分辨率不改动的情况下，哪怕你切换模型，或者改了一些其他参数，你生成的图像大致的构图结构，会和你的种子类似。如果改了尺寸，那么图就会完全变了。

骰子：使用随机种子

循环图标：填写最近生成的种子值

差异随机种子

勾选后就会出现一个选项框，这个就是类似于用两种种子进行混合的方式。

用你差异的种子去和图片种子分配权重，差异强度代表差异种子的权重，通常用作同一种风格，生成不同类型构图的图片使用的功能

模型

checkpoint模型

比较大，至少2G起步，它代表基础模型。在civitai下载模型的时候会有这个提示的。

基础模型相当于你画这张图基于这个大的数据库保证这张图的质量；基础模型只能选择一个。

Lora模型

是需要放在指定的Lora文件夹里面的模型，它一般不会超过150M的大小。它是一个新鲜模型，可以对画面进行微调，比如说固定一张脸，固定一个风格，固定画面中的一些细节内容的。比如一个衣服的Lora，每次生成它都会穿同一件衣服，以及人脸也是一样的。

就像很多老司机生成的图片，他们都是套用一个人脸的Lora，就是这个意思。

一定要放入指定文件夹中。Lora的使用是调用式的，例如你有Lora模型后，在生成图片时，点击以下lora的模型后，在提示词的信息框中填写这个Lora的描述语，然后你生成的同一张脸或者衣服或其他细节，就会被这个Lora固定住，其他的会变。

在lora模型文件夹中，点击对应的Lora模型后，就会自动填充提示词，也有包含权重值，我们之前说过了，然后你再添加你的关键词进行生成，它就会穿一样的衣服了。我这个是衣服lora模型哦。

模型管理插件

Lora模型的目录路径是 根目录\models\Lora

如果你没有像我一样的控制面板，请下载模型管理插件

https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks

最后应用重启，即可，如下图所示。

模型缩略图

只要把图片放到和对应模型目录，文件名称一样且png格式即可显示出来。

模型目录总汇

基础模型文件路径 根目录\models\Stable-diffusion

lora模型 根目录\models\Lora

扩展插件路径 根目录\extensions